AI વૈજ્ઞાનિક સંશોધન: મશીન લર્નિંગનો સાચો હેતુ

• લેખક:
• લેખક નામ

  ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
• 11 શકે છે, 2023

પૂર્વધારણાઓનો વિકાસ પરંપરાગત રીતે માત્ર માનવીય પ્રવૃત્તિ તરીકે ગણવામાં આવે છે, કારણ કે તેમાં સર્જનાત્મકતા, અંતર્જ્ઞાન અને વિવેચનાત્મક વિચારની જરૂર છે. જો કે, તકનીકી પ્રગતિ સાથે, વૈજ્ઞાનિકો વધુને વધુ નવી શોધો પેદા કરવા માટે મશીન લર્નિંગ (ML) તરફ વળ્યા છે. એલ્ગોરિધમ્સ મોટી માત્રામાં ડેટાનું ઝડપથી વિશ્લેષણ કરી શકે છે અને એવા દાખલાઓને ઓળખી શકે છે જે મનુષ્યો જોઈ શકતા નથી.

સંદર્ભ

માનવ પૂર્વ ધારણાઓ પર આધાર રાખવાને બદલે, સંશોધકોએ માનવ મગજ દ્વારા પ્રેરિત ડિઝાઇન સાથે ન્યુરલ નેટવર્ક ML અલ્ગોરિધમ્સ બનાવ્યા છે, જે ડેટા પેટર્ન પર આધારિત નવી પૂર્વધારણાઓ સૂચવે છે. પરિણામે, વૈજ્ઞાનિક શોધને વેગ આપવા અને માનવીય પૂર્વગ્રહો ઘટાડવા માટે ઘણા ક્ષેત્રો ટૂંક સમયમાં ML તરફ વળી શકે છે. અન્વેષિત બેટરી સામગ્રીના કિસ્સામાં, વૈજ્ઞાનિકો પરંપરાગત રીતે વ્યવહારુ અણુઓને ઓળખવા માટે ડેટાબેઝ શોધ તકનીકો, મોડેલિંગ અને તેમની રાસાયણિક સૂઝ પર આધાર રાખે છે. યુકે સ્થિત યુનિવર્સિટી ઓફ લિવરપૂલની એક ટીમે સર્જનાત્મક પ્રક્રિયાને સરળ બનાવવા માટે MLનો ઉપયોગ કર્યો. 

પ્રથમ, સંશોધકોએ એક ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવ્યું જે મૂલ્યવાન નવી સામગ્રી ઉત્પન્ન કરવાની તેમની સંભાવનાના આધારે રાસાયણિક સંયોજનોને પ્રાથમિકતા આપે છે. ત્યારબાદ વૈજ્ઞાનિકોએ તેમના પ્રયોગશાળા અભ્યાસોને માર્ગદર્શન આપવા માટે આ રેન્કિંગનો ઉપયોગ કર્યો. પરિણામે, તેઓને તેમની યાદીમાંની દરેક વસ્તુનું પરીક્ષણ કર્યા વિના ચાર સક્ષમ બેટરી સામગ્રીની પસંદગીઓ મળી, તેમને મહિનાઓ સુધી અજમાયશ અને ભૂલનો સમય બચ્યો. નવી સામગ્રી એ એકમાત્ર ક્ષેત્ર નથી જ્યાં ML સંશોધનમાં મદદ કરી શકે. સંશોધકો વધુ નોંધપાત્ર તકનીકી અને સૈદ્ધાંતિક ચિંતાઓને ઉકેલવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કનો પણ ઉપયોગ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, સૈદ્ધાંતિક ભૌતિકશાસ્ત્ર માટે ઝુરિચની સંસ્થાના ભૌતિકશાસ્ત્રી, રેનાટો રેનર, એમએલનો ઉપયોગ કરીને વિશ્વ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તેની એક સુસંગત સમજૂતી વિકસાવવાની આશા રાખે છે. 

વધુમાં, OpenAI ના ChatGPT જેવા વધુ અત્યાધુનિક જનરેટિવ AI મોડલ્સ સંશોધકોને આપમેળે નવા ડેટા, મોડલ્સ અને પૂર્વધારણાઓ જનરેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ સિદ્ધિ જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN), વેરિએશનલ ઓટોએનકોડર્સ (VAEs), અને ટ્રાન્સફોર્મર-આધારિત ભાષા મોડેલ્સ (જેમ કે જનરેટિવ પ્રી-ટ્રેઇન્ડ ટ્રાન્સફોર્મર-3 અથવા GPT-3) જેવી તકનીકો દ્વારા પ્રાપ્ત થાય છે. આ AI મોડલ્સનો ઉપયોગ સિન્થેટીક ડેટા સેટ્સ જનરેટ કરવા, નવા ML આર્કિટેક્ચરને ડિઝાઇન અને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા અને ડેટામાં પેટર્ન અને સંબંધોને ઓળખીને નવી વૈજ્ઞાનિક પૂર્વધારણાઓ વિકસાવવા માટે થઈ શકે છે જે અગાઉ અજાણ હતા.

વિક્ષેપકારક અસર

વૈજ્ઞાનિકો સંશોધનમાં મદદ કરવા માટે જનરેટિવ AI નો વધુને વધુ ઉપયોગ કરી શકે છે. દાખલાઓનું પૃથ્થકરણ કરવાની અને તે જ્ઞાનના આધારે પરિણામોની આગાહી કરવાની ક્ષમતા સાથે, આ મોડેલો વિજ્ઞાનના જટિલ સિદ્ધાંતોને ઉકેલી શકે છે જે માનવજાત દ્વારા ઉકેલાયા નથી. આનાથી માત્ર સમય અને નાણાંની બચત થશે જ, પરંતુ તે વિજ્ઞાનની માનવ સમજને તેની વર્તમાન સીમાઓથી પણ આગળ વધારવામાં મદદ કરશે. 

સંશોધન અને વિકાસ (R&D) સાહસને યોગ્ય ભંડોળ એકત્ર કરવાનું સરળ લાગશે કારણ કે ML ડેટાને ઝડપથી પ્રક્રિયા કરી શકે છે. પરિણામે, વૈજ્ઞાનિકો વધુ સારા પરિણામો લાવવા માટે નવા કર્મચારીઓની ભરતી કરીને અથવા જાણીતા વ્યવસાયો અને કંપનીઓ સાથે સહયોગ કરીને વધુ સહાય મેળવશે. આ રસની એકંદર અસર માત્ર વૈજ્ઞાનિક પ્રગતિ માટે જ નહીં પરંતુ વૈજ્ઞાનિક ક્ષેત્રના વ્યાવસાયિકો માટે પણ હકારાત્મક રહેશે. 

જો કે, એક સંભવિત અવરોધ એ છે કે આ અનુકૂલનશીલ મોડેલોમાંથી ઉકેલો માનવો માટે ખાસ કરીને તેમાં સામેલ તર્કને સમજવા માટે વારંવાર પડકારરૂપ હોય છે. મશીનો માત્ર જવાબો આપે છે અને ઉકેલ પાછળનું કારણ સમજાવતા નથી, તેથી વૈજ્ઞાનિકો પ્રક્રિયા અને નિષ્કર્ષ વિશે અનિશ્ચિત રહી શકે છે. આ અસ્પષ્ટતા પરિણામોમાં આત્મવિશ્વાસને નબળી પાડે છે અને વિશ્લેષણમાં મદદ કરી શકે તેવા ન્યુરલ નેટવર્કની સંખ્યા ઘટાડે છે. તેથી, સંશોધકો માટે એક મોડેલ વિકસાવવું જરૂરી બનશે જે પોતાને સમજાવી શકે.

AI વૈજ્ઞાનિક સંશોધનની અસરો

AI વૈજ્ઞાનિક સંશોધનની વ્યાપક અસરોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થઈ શકે છે:

• AI ને બૌદ્ધિક સંપદા ક્રેડિટ આપવા સહિત સંશોધન પત્રો માટે લેખકત્વના ધોરણોમાં ફેરફાર. તેવી જ રીતે, AI સિસ્ટમોને એક દિવસ સંભવિત નોબેલ પુરસ્કાર પ્રાપ્તકર્તાઓ તરીકે એનાયત કરવામાં આવશે, જે આ અલ્ગોરિધમ્સને શોધકર્તા તરીકે સ્વીકારવા જોઈએ કે કેમ તે અંગે તીવ્ર ચર્ચાઓનું કારણ બની શકે છે.
• AI-જનરેટેડ સંશોધનને કારણે જવાબદારીના નવા સ્વરૂપો અને વૈજ્ઞાનિક શોધોમાં AI અને સ્વાયત્ત પ્રણાલીઓનો ઉપયોગ કરવા સંબંધિત વધુ કાનૂની અને નૈતિક પ્રશ્નો થઈ શકે છે.
• તબીબી વિકાસ અને પરીક્ષણને ઝડપી ટ્રેક કરવા માટે વિવિધ જનરેટિવ AI સાધનો સાથે કામ કરતા વૈજ્ઞાનિકો.
• આ વિસ્તૃત અલ્ગોરિધમ્સને ચલાવવા માટે જરૂરી ઉચ્ચ કમ્પ્યુટિંગ પાવરને કારણે ઉર્જા વપરાશમાં વધારો.
• ભાવિ વૈજ્ઞાનિકોને તેમના કાર્યપ્રવાહમાં AI અને અન્ય ML સાધનોનો ઉપયોગ કરવા માટે તાલીમ આપવામાં આવી રહી છે.
• સરકારો AI-જનરેટેડ વૈજ્ઞાનિક પ્રયોગો કરવા માટેની મર્યાદાઓ અને જરૂરિયાતો પર વૈશ્વિક ધોરણો બનાવે છે.

ધ્યાનમાં લેવાના પ્રશ્નો

• જો તમે વૈજ્ઞાનિક છો, તો તમારી સંસ્થા કે લેબોરેટરી એઆઈ-સહાયિત સંશોધનને કેવી રીતે સામેલ કરવાનું આયોજન કરી રહી છે?
• તમને શું લાગે છે કે AI-જનરેટેડ સંશોધન વૈજ્ઞાનિકો અને સંશોધકો માટે નોકરીના બજારને કેવી રીતે અસર કરશે?